摩尔线程开源 MusaCoder 代码大模型，9B/27B 参数基于国产 GPU 全链路训练
阅读原文· ithome.com摩尔线程这个模型直接瞄准GPU底层算子，KernelBench分数压过了不少主流大模型，虽然场景窄，但在国产硬件自建软件生态的路上，迈出了挺关键一步。
摩尔线程发布并开源 MusaCoder 代码大模型，含 9B 和 27B 两个参数规模，是业内首个基于国产 GPU 算力底座完成全链路训练与验证的开源模型。后训练流程在基于 MTT S5000 的夸娥智算集群上完成，支持从 PyTorch 标准算子自动生成高性能 CUDA/MUSA 原生 Kernel 代码。在 KernelBench 评测中，MusaCoder-27B-RL 以 Overall Pass@8 93.2%、Avg.@8 88.60% 超越 Claude Opus、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5.1、Kimi K2.6 等主流 SOTA 代码模型。
IT之家 6 月 10 日消息，摩尔线程发布并开源面向 GPU 底层算子生成的专用代码大模型 MusaCoder，包含 9B 和 27B 两个参数规模。
据悉，这是业内首个基于国产 GPU 算力底座完成全链路训练与验证的开源代码大模型，其完整后训练流程均在基于 MTT S5000 构建的夸娥智算集群上完成。
IT之家获悉，该模型重点支持从 PyTorch 标准算子自动生成高性能 CUDA / MUSA 原生 Kernel 代码，旨在降低开发者手写底层 GPU 算子的门槛，提升 GPU 高性能计算场景下的代码生成、验证和优化效率。
官方表示，在 KernelBench 评测中，MusaCoder-27B-RL 以 Overall Pass@8 93.2%、Avg.@8 88.60% 的成绩，超越 Claude Opus 4.7、DeepSeek-V4 Pro、GLM-5.1、Kimi K2.6 等主流 SOTA 代码模型，性能达到当前行业领先水平。
IT之家附相关链接如下：
MusaCoder 模型：https://huggingface.co/MooreThreads/MusaCoder-27B
MusaCoder 论文：http://arxiv.org/abs/2606.04847